• 内积、标量积、点积、点乘


    转自:http://blog.csdn.net/zhiyi_2012/article/details/12972813

    数学中,数量积(也称为内积标量积点积点乘)是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量二元运算。它是欧几里得空间的标准内积

    几何学定义与例子

    两个向量a = [a1a2,…, an]和b = [b1b2,…, bn]的点积定义为:

    mathbf{a}cdot mathbf{b} = sum_{i=1}^n a_ib_i = a_1b_1 + a_2b_2 + cdots + a_nb_n

    这里的Σ指示总和符号

    例如,两个三维向量[1, 3, −5]和[4, −2, −1]的点积是

    egin{bmatrix}1&3&-5end{bmatrix} cdot egin{bmatrix}4&-2&-1end{bmatrix} = (1)(4) + (3)(-2) + (-5)(-1) = 3

    使用矩阵乘法并把(纵列)向量当作n×1 矩阵,点积还可以写为:

    mathbf{a} cdot mathbf{b} = mathbf{a} mathbf{b}^T

    这里的bT指示矩阵b转置

    使用上面的例子,将一个1×3矩阵(就是行向量)乘以一个3×1向量得到结果(通过矩阵乘法的优势得到1×1矩阵也就是标量):

    egin{bmatrix} 1&3&-5end{bmatrix}egin{bmatrix} 4\-2\-1end{bmatrix} = egin{bmatrix} 3end{bmatrix}

    几何解释

    A·B = |A| |B| cos(θ).
    |A| cos(θ)是AB的投影。

    在欧几里得空间中,点积可以直观地定义为

     mathbf{a} cdot mathbf{b} = |mathbf{a}| \, |mathbf{b}| cos 	heta ;,

    这里 |x| 表示x范数(长度),θ表示两个向量之间的角度

    注意点积的形式定义和这个定义不同;在形式定义中,ab的夹角是通过上述等式定义的。

    这样,两个互相垂直的向量的点积总是零。若ab都是单位向量(长度为1),它们的点积就是它们的夹角的余弦。那么,给定两个向量,它们之间的夹角可以通过下列公式得到:

     cos{	heta} = frac{mathbf{a cdot b}}{|mathbf{a}| \, |mathbf{b}|}

    这个运算可以简单地理解为:在点积运算中,第一个向量投影到第二个向量上(这里,向量的顺序是不重要的,点积运算是可交换的),然后通过除以它们的标量长度来“标准化”。这样,这个分数一定是小于等于1的,可以简单地转化成一个角度值。

    需要注意的是,点积的几何解释通常只适用于mathbb{R}^n (n le 3)。在高维空间,其他的域或中,点积只有一个定义,那就是

    left langle mathbf{a}, mathbf{b} 
ight 
angle = sum_{i=1}^n a_ib_i

    点积可以用来计算合力。若b为单位向量,则点积即为a在方向b的投影,即给出了在这个方向上的分解。功即是力和位移的点积。

    注:这样引出内积概念更加自然

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